## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 83-91 ISSN(P) 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Application of Supervised Learning Algorithm for Classification of Family Hope Program
Penerapan Algoritma Supervised Learning untuk Klasifikasi Program Keluarga Harapan
Muhammad Syarif Hartawan 1 , Moh. Erkamim 2 , Sitti Rachmawati Yahya 3 , Nirma Ceisa Santi 4 , Legito 5 , Sepriano 6
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Krisnadwipayana, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi Kota Cerdas, Universitas Tunas Pembangunan Surakarta, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Siber Asia, Jakarta, Indonesia
4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri, Indonesia
5 Jurusan Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Sinar Husni Deliserdang Sumatera Utara, Indonesia
6 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi, Indonesia
E-Mail: 1 muhammadsyarif@unkris.ac.id, 2 erkamim@lecture.utp.ac.id, 3 sitti.rachma@gmail.com,
4 nirmaceisa@unugiri.ac.id, 5 legitostt@gmail.com, 6 sepriano@uinjambi.ac.id
Received Mar 28th 2023; Revised Jul 3rd 2023; Accepted Aug 10th 2023 Corresponding Author: Muhammad Syarif Hartawan

## Abstract
This research is intended to classify the beneficiaries of the Family Hope Program (PKH) Pekanbaru City by comparing three methods at once, namely K-Nearest Neighbor (KNN), Probalistic Neural Network (PNN) and Nave Bayes (NBC). (The attributes used in the classification process are the number of elementary school children, the number of junior high school children, the number of pregnant women, and the number of children under five years (toddlers), these attributes are  based  on  the  guidelines  of  the  National  Team  for  Poverty  Reduction  and  Handling  (TNP2K)  Ministry  of  Social Affairs  of  the  Republic  of  Indonesia.  The  classification  process  is  carried  out  on  very  poor  households  (RTSM)  as training data with a total of 450 data as testing data with a total of 10 data, so that by making comparisons the accuracy results  vary  between  the  three  methods.  The  Nave  Bayes  (NBC)  method  has  the  highest  accuracy  results  with  80% accuracy  results,  which  are  compared  to  the  KNN  20%  and  PNN  10%  methods,  so  the  Nave  Bayes  (NBC)  method  is determined to be the best method for the case of classifying the family hope program (PKH) Pekanbaru City.
Keyword: K-Nearest Neighbor, Naive Bayes Classifier, Probalistic Neural Network, Family Hope Program, Households Extremely Poor Households

## Abstrak
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  penerima  bantuan Program  Keluarga  Harapan  (PKH) Kota  Pekanbaru  dengan  membandingkan  tiga  metode  sekaligus  yaitu  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Probalistic  Neural Network (PNN) dan Naive Bayes Classifier (NBC).Atribut yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah Jumlah Anak SD,  Jumlah  Anak  SMP,  Jumlah  Ibu  Hamil,  dan  Jumlah  Anak  dibawah  lima  tahun  (Balita),  atribut  ini  berdasarkan panduan  Tim  Nasional  Penangulangan  dan  Penanganan  Kemiskinan  (TNP2K)  Kementrian  Sosial  Republik  Indonesia. Proses  klasifikasi  dilakukan  terhadap  Rumah  Tangga  Sangat  Miskin  (RTSM)  sebagai  data  training  dengan  jumlah  450 data sebagai data testing dengan jumlah 10 data, sehingga dengan melakukan perbandingan didapatlah hasil akurasi yang bervariasi diantara ke-tiga metode. Metode Nave Bayes (NBC) memiliki hasil akurasi yanng paling tinggi dengan hasil akurasi 80%, yang dibandingkan dengan metode KNN 20% dan PNN 10% maka Metode Nave Bayes(NBC) ditetapkan menjadi metode terbaik untuk kasus pengklasifikasian program keluarga  harapan (PKH) Kota Pekanbaru.
Kata Kunci: K-Nearest Neighbor, Naive Bayes Classifier, Probalistic Neural Network, Program Keluarga Harapan, Rumah Tangga Sangat Miskin

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  masalah  global  yang  dihadapi  negara  di  dunia  termasuk  Indonesia. Kemiskinan  digambarkan  dengan  kondisi  seseorang  yang  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan  pokoknya meliputi,  sandang,  pangan,  dan  papan  [1][2].  Kemiskinan  telah  membatasi  hak  rakyat  untuk  mendapatkan pendidikan  yang  layak,  mendapatkan  pekerjaan  yang  memadai,  mengakses  kesehatan  yang  terjamin,  dan kemiskinan  menjadi  alasan  rendahnya  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Indonesia  [3].  Salah  satu  program pemerintah  dalam  penanganan  masalah  kemiskinan  adalah  melalui  program  berbasis  rumah  tangga  yang disebut Program Keluarga Harapan (PKH) [4].
PKH  merupakan  bantuan  langsung  tunai  dengan  sasaran  Rumah  Tangga  sangat  Miskin  (RTSM) bertujuan untuk meningkatkan partisipasi pendidikan dan kesehatan bagi para RTSM [5][6]. PKH merupakan program  yang  berada  dibawah  naungan  kementrian  sosial  republik  indonesia  melalui  Tim  nasional penanganan  dan  penanggulangan  kemiskinan  (TNP2K)  [7]  dan  akan  dilaksanakan  oleh  unit  pelaksana program keluarga harapan (UPPKH)[8].
Banyaknya  data  penduduk  yang  bervariatif  maka  digunakanlah  klasifikasi.  Adapun  teknik  yang sering  digunakan  pada  klasifikasi  adalah  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Algoritma  KNN  adalah suatu  metode  yang  menggunakan  algoritma  supervised  [9].  Untuk  menentukan  jumlah  bantuan  PKH  yaitu berdasarkan  atribut  jumlah  anak  SD,  jumlah  anak  SMP,  jumlah  ibu  hamil,  dan  jumlah  balita  [10]. Penerimaan  jumlah  bantuan  PKH  terdiri  dari  beberapa  macam  yaitu  Rp.  800.000,  RP.  1.300.000,  Rp. 1.800.000,  RP.  2.300.000,  dan  Rp.  2.800.000.  dari  perbedaan  jumlah  bantuan  yang  diterima  setiap  RTSM dapat artikan bahwa ada 5 (lima) tingkatan klasifikasi dalam pemberian bantuan PKH.
Khusus Kota Pekanbaru, PKH berada dibawah naungan dinas sosial kota pekanbaru, PKH Pekanbaru di koordinasi oleh UPPKH Kota  Pekanbaru dan telah dilaksanakan sejak tahun 2013 sampai sekarang [11]. Dari  tahun  2013  sebanyak  2546  data,  2014  sebanyak  2467  data,  dan  2015  sebanyak  2382  data.    Dengan adanya  perbedaan  penerimaan  bantuan  PKH,  maka  akan  dilakukan  klasifikasi  berdasarkan  komponen kesehatan, pendidikan, dan kesehatan pendidikan dengan 4 atribut yaitu jumlah anak SD, jumlah anak SMP, jumlah ibu hamil, dan jumlah anak balita.
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  pengklasifikasi  dengan  metode  yang  berbeda  yaitu metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) maka menghasilkan akurasi dengan nilai 99,51%. Pengujian algoritma  ini  dilakukan  menggunakan  perhitungan  confusion  matriks  yaitu  membandingkan  kelas  label faktual  dengan  kelas  label  klasifikasi.  Namun  [12]  pada  penelitiannya  membandingkan  MKNN  dengan  K- NN  didapatkan  hasil  performance  KNN  lebih  tinggi  dibandingakan  dengan  MKNN.  Kemudian  pada penelitian  [13]  yaitu  melakukan  pengklasifikasian  dengan  membandingkan  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) dan  Decision  Tree,  didapatkan  hasil  NBC  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  Decision  tree  dengan  tingkat akurasi  sebesar  93.96%.  Selanjutnya  pada  penelian  lainnya  dilakukan  pengklasifikasian  dengan menggunakan  Algoritma  Probabilistic  Neural  Network  (PNN)  didapatkan  hasil  bahwa  kinerja  dari  PNN sangat baik dibandingkan dengan algoritma lain [14].
Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukanlah perbandingan dengan menggunakan tiga metode yang berbeda yaitu KNN, NBC dan PNN. Sehingga dapat menemukan tingkat akurasi yang paling tinggi diantara ketiga metode tersebut. Tujuan dari penelitian ini yaitu mencari algoritma yang paling tepat untuk dijadikan sebagai  sistem  prediksi  pada  kasus  penentu  tingakatan  jumlah  bantuan  yang  akan  diterima  penduduk. Algoritma  yang  memiliki  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi,  maka  ditetapkan  sebagai  metode  yang  paling efektif dan efisien untuk dikembangkan kedepannya dan menjadi rekomendasi dinas terkait.

## 2. METODOLOGI
Metode penelitian yang diterapkan dalam penelitian ini  dapat dilihat pada  Gambar 1. Secara umum penelitian utama dibagi menjadi 4 bagian utama, yaitu  studi literatur dan pengumpulan data, pra proses dan pengolahan  data,  perbandingan  algoritma  dan  pengambilan  keputusan.  Adapun  algoritma  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah membandingkan performa dari algoritma KNN, PNN dan NBC. Percaobaan akan dilakukan  dengan  menggunakan  simulasi  10  percobaan  untuk  masing-masing  algoritma,  10  percobaan  ini menjadi  dasar  utama  dalam  proses  klasifikasi.  Jika  dalam  10  percobaan  tidaka  ada  respon  efektif  atau perubahan pada grafik,  maka kan  diterukan  menjadi 20 percebaan, hingga  seterusnya.  Namun  jika  pada  10 percobaan terdapat nilai pembeda pada hasil klasifikasi maka percoban dihentikan.

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan mechine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [15][16]. Data mining merupakan metode untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan potensial dari suatu informasi tersembunyi yang tersimpan di dalam database  besar.  Tujuan  utama  data  mining  adalah  untuk  menemukan,  menggali  dan  atau  menambang  suatu informasi dan pengetahuan dari data yang dimiliki [17].
Pendahuluan Studi Literatur Pengumpulan Data Pengolahan Data Algoritma KNN Algoritma PNN Algoritma NBC Sistem Pendukung Keputusan Selesai Mulai
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
KNN  adalah  salah  satu  algortima  machine  learning  dengan  pendekatan supervised yang  bekerja dengan  membuat  kelas  data  baru  menggunakan  kemiripan  antar  data  baru  dengan  sejumlah  data  (k)  pada lokasi terdekat [18]. KNN termasuk kelompok instance-based learning.  Algoritma ini juga merupakan salah satu teknik lazy learning . KNN dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat  (mirip)  dengan  objek  pada  data  baru  atau  data testing .  Dekat  atau  jauhnya  jarah  suatu  data  dapat dihitung berdasarkan jarak Euclidian menggunakan Persamaan1 [19][20].
𝑑(𝑎, 𝑏) =   ∑ (𝑋𝑖 − 𝑌𝑖) 2 𝑛 𝑖=0 (1)

## 2.3 Algoritma Probabilistic Neural Network (PNN)
PNN  dikembangkan  oleh  Donald  F.  Specht  pada  tahun  1988  yang    merupakan  salah  satu  metode klasifikasi  jaringan  syaraf    tiruan  [21]  dan  termasuk  kedalam  struktur  metode feedforward [22].  PNN didasarkan pada jaringan saraf radial. PNN menggunakan fungsi aktivasi yang berasal dari statistic sebagai pengganti  fungsi  aktivasi  sigmoid  [23].  Hasil  dari  algoritma  ini  akan  menghasilkan  klasifikasi  berdasarkan nilai yang terdapat pada summation layer dengan nilai terbesar yang dinyatakan pada Persamaan 2 [24].
𝑑(𝑥) = 𝐶𝑘 𝑗𝑖𝑘𝑎 = 𝑝(𝐶𝑘) > 𝑝(𝑋|𝐶𝑖) 𝑃𝑟 (𝑐𝑗) (2)
Model  jaringan  syaraf  tiruan  probabilistik  yang  dibuat  oleh  Cain  memperbolehkan  setiap  kelas  memiliki parameter penghalus, σk , yang  berbeda  satu  dengan yang  lain  dan  menerapkan  algoritma  belajar  yang  baru untuk memperoleh σk secara otomatis. Apabila tiap kelas memiliki parameter yang memiliki fungsi peluang dapat ditulis pada persmaan 3.
𝑝(𝑥|𝐶𝑘) = 1 (2𝜋) 𝑚 2 𝜎𝑘 𝑚|𝐶𝑘| ∑ exp [−||𝑥 − 𝑤 𝑖 || 2 (2𝜎 ) 𝑘 2
𝑝𝑖∈𝐶𝑘 (3)

## 2.4 Algoritma Naïve Bayes Classification (NBC)
NBC  adalah  pengklasifikasian  statistic  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilistic keanggotaan  suatu class [25] . NBC didasarkan  pada  teorema Bayes yang  memiliki  kemampuan  klasifikasi serupa dengan Decision Tree dan Neural Network. NBC terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat  diaplikasikan  ke  dalam Database dengan  data  yang  besar.  NBC  merupakan  metode  pengklasifikasian probabilistic  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan variasi nilai dari dataset yang diberikan [26]. Teorema bayes dapat menggunakan Persamaan 4 [27].
𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 ) = 𝑃( 𝑋 | 𝐶 𝑖)𝑃(𝐶 𝑖 ) 𝑃(𝑋) (4) 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 ) = ∏ 𝑃 𝑛 𝑘=1 (𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Mendefinisikan Kriteria
Sesuai dengan metodologi penelitian pada pembahasan sebelumnya, beberapa hal penting yang akan dilakukan dalam menyalesaikan penelitian ini terdiri atas pengumpulan data, pra proses dan pengolahan data, perbandingan  algoritma  dan  merancang  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Dataset  yang  digunakan bersumber dari UPPKH, berdasarkan penetapan kelas UPPKH dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kelas Berdasarkan UPPKH 2013 Nominal Bantuan Bantuan Tetap Komponen Keterangan Bumil/ Nifas/ Balita Anak SD Anak SMP 800.000 300.000 0 500.000 0 bila 1 anak SD 1.300.000 300.000 1.000.000 0 0 bila ada bumil/nifas/balita 300.000 0 1.000.000 0 bila ada 2 anak SD 300.000 0 0 1.000.000 bila ada 1 anak SMP 1.800.000 300.000 1.000.000 500.000 0 bila ada bumil/nifas/balita dan 1 anak SD 300.000 0 500.000 1.000.000 bila 1 anak SD dan 1 Anak SMP 300.000 0 1.500.000 0 bila 3 anak SD 2.300.000 300.000 1.000.000 0 1.000.000 bila ada bumil/nifas/balita dan 1 anak SMP 300.000 0 1.000.000 1.000.000 bila 2 anak SD dan 1 anak SMP 300.000 1.000.000 1.000.000 0 bila ada bumil/nifas/balita dan 2 anak SD 300.000 0 0 2.000.000 bila ada 2 anak SMP 300.000 1.000.000 500.000 1.000.000 bila ada bumil/nifas/balita dan 1 anak SD dan 1 anak SMP 2.800.000 300.000 1.000.000 1.500.000 0 bila ada bumil/nifas/balita dan 3 anak SD 300.000 0 1.500.000 1.000.000 bila ada 3 anak SD dan 1 anak SMP 300.000 0 500.000 2.000.000 bila 1 anak SD dan 2 anak SMP
Pembersihan  data  dilakukan  untuk  mengurangi  efek noise pada  saat  proses  perhitungan  dan menghilangkan  atribut  yang  tidak  digunakan.  Dan  selanjutnya    proses  normalisasi  data.  Hasil  detail Normalisasi data dapat dilihat pada tabel 2. Untuk data training dan data testing untuk percobaan pada ketiga algoritma yang digunakan ditunjukkan pada tabel 3 dan tabel 4.

## Tabel 2. Normalisasi Data
JML_ANAK_SD JML_ANAK_SMP JML_BUMIL JML_BALITA 0,2 0 0 0 0,2 0,5 0 0,25 0,2 0 0 0,25 0,6 0 0 0,25 0,4 0 0 0,5 0,8 0 0 0,25 0,6 0 0 0,25 0,4 1 0 0,25 Tabel 3. Data Training NO_DATA JML_ANAK_SD JML_ANAK_SMP JML_BUMIL JML_BALITA TAHUN KELAS IG-1 1 0 0 0 2013 1 IG-2 1 1 0 1 2013 5 IG-3 1 0 0 1 2013 3 IG-4 3 0 0 1 2013 5 IG-5 2 0 0 2 2013 4 IG-6 4 0 0 1 2013 5 IG-7 2 2 0 1 2013 5

## NO_DATA JML_ANAK_SD JML_ANAK_SMP JML_BUMIL
JML_BALITA TAHUN KELAS IG-8 3 3 1 2 2013 4 IG-9 2 1 1 1 2013 3 ... ... ... ... ... ... ... IG-1294 1 1 1 1 2013 5
10 dari 1304 data awal digunakan sebagai data testing dinormalisasi menggunakan min-max training pada simulasi metode KNN normalization.
Tabel 4. Data Testing
NO_DATA JML_ANAK_SD JML_ANAK_SMP JML_BUMIL JML_BALITA TAHUN IG-1295 1 0 0 1 2013 IG-1296 1 0 0 1 2013 IG-1297 2 0 0 0 2013 IG-1298 2 1 1 1 2013 IG-1299 1 0 0 1 2013 IG-1300 3 1 0 1 2013 IG-1301 1 1 0 1 2013 IG-1302 0 0 0 1 2013 IG-1303 1 1 0 1 2013 IG-1304 2 0 0 2 2013
Tabel  3  dan  tabel  4  merupakan  simulasi  preprocessing  data  sebelum  dilakukan  proses  mining menggunakan  algoritma  KNN,  PNN  dan  NBC.  Preprocessing  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman python.

## 3.2. Percobaan dengan Metode KNN
Percobaan  dengan  menggunakan  algoritma  KNN  digunakan  persamaan  1  sebagai  penentuan  nilai jarak  antar  satu  data  dengan  data  yang  lain.  Dari  hasil  proses  klasifikasi  diperoleh  hasil  klasifikasi  yang ditunjukkan pada table 5.

## Tabel 5 . Hasil Klasifikasi dengan KNN
NO_DATA JML_ANAK_SD JML_ANAK_SMP JML_BUMIL JML_BALITA KELAS IG-1295 1 0 0 1 4 IG-1296 1 0 0 1 4 IG-1297 2 0 0 0 2 IG-1298 2 1 1 1 1 IG-1299 1 0 0 1 4 IG-1300 3 1 0 1 2 IG-1301 1 1 0 1 2 IG-1302 0 0 0 1 5 IG-1303 1 1 0 1 2 IG-1304 2 0 0 2 4
Dari  4  nilai  jarak,  data  menunjukkan  nilai  peredikat  sangat  bervariasi,  sehingga  untuk  nilai  prediksi kalsifikasi data baru yang pertama. Dari hasil pengukuran dan evaluasi data dapat ditunjukkan bahwa akurasi yang  dihasilkan  algoritma  KNN  adalah  82,3%  pada  percobaan  ke  4  dengan  nilai  akurasi  detail  pada  10 percobaan ditunjukkan pada gambar 2.
81,7 81,7 80,5 82,3 82 80,8 80,8 80,6 80,6 80,6 79,5 80 80,5 81 81,5 82 82,5 KNN-1 KNN-2 KNN-3 KNN-4 KNN-5 KNN-6 KNN-7 KNN-8 KNN-9 KNN-10 Akurasi KNN

## 3.3. Percobaan dengan Metode PNN
Percobaan  algoritma  PNN  menggunakan  beberapa  skema  atau  prosedur  yaitu  Misalkan  terdapat n kelas,  C0,C1,C2,  ...  Cn-1;  diasumsikan  pola  yang  diamati  adalah  variabel  acak  x  dengan m- dimensi  dan fungsi pada peluang bersyarat x, bila diketahui bahwa pola tersebut berasal dari kelas Ck, dinotasikan dengan 𝑃 = (𝑥|𝐶𝑘). Dengan  menerapkan  aturan pertama  dari  metode  jaringan  syaraftiruan,  dapat  mengacu kepada persamaan  3.  Dengan  mengacu  pada  prosedur  dan  persamaan  tersebut  dihasilkan  klasifikasi  yang  dapat ditunjukkan pada tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Klasifikasi dengan PNN
NO_DATA JML_ANAK_SD JML_ANAK_SMP JML_BUMIL JML_BALITA KELAS IG-1295 1 0 0 1 4 IG-1296 1 0 0 1 4 IG-1297 2 0 0 0 2 IG-1298 2 1 1 1 3 IG-1299 1 0 0 1 4 IG-1300 3 1 0 1 5 IG-1301 1 1 0 1 2 IG-1302 0 0 0 1 1 IG-1303 1 1 0 1 2 IG-1304 2 0 0 2 2
Tabel  6  menunjukan  hasil  dari  klasifikasi  menggunakan  algoritma  PNN  didapatlah  hasil  dari pengklasifikasian  yang  berbeda  dari  metode  sebelumnya.  Hasil  dari  10  percobaan  dengan  PNN  diperoleh akurasi  terbaik  adalah  89,7%  pada  percobaan  ke  7  dan  percobaan  ke  8  dengan  detail  hasil  percobaan ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Percobaan Algoritma KNN

## 3.4. Percobaan dengan Metode NBC
Percobaan dengan algoritma NBC dilakukan dengan mengacu kepada persamaan 4, dengan beberapa prosedur:
1. Setiap  data  dipresentasikan  sebagai  vector  berdimensi-n  yaitu 𝑋 = (𝑥 1, 𝑥 2, 𝑥 3, … , 𝑥 𝑛 ) ,  dimana  n adalah gambaran dari ukuran yang dibuat ditest dari n atribut yaitu 𝐴 1 − 𝐴 2, 𝐴 3 … 𝐴 𝑛 . 2. m  adalah  kumpulan  kategori  yaitu 𝐶 1 , 𝐶 2 , 𝐶 3 … , 𝐶 𝑚 .  Diberikan  data  test  X  yang  tidak  diketahui kategorinya,  maka  classifier  akan  memprediksi  bahwa  X  adalah  milik  kategori  dengan  posterior probability tertinggi berdasarkan kondisi X. Oleh karena itu, NBC menandai bahwa test X yang tidak diketahui tadi ke kategori 𝐶 𝑖 jika dan hanya jika:
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) > 𝑃(𝐶𝑗|𝑋) Untuk 1 ≤ j  ≤ m, j  ≠ 1
Kemudian memaksimalkan: 𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋). Class 𝐶 𝑖 dari 𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) yang dimaksimalkan biasa disebut dengan maximum posteriori hypothesis . Kondisi ini diformulasikan pada persamaan 4.
3. Dari  persamaan  4, 𝑃(𝑋) adalah  konstan  untuk  semua  kategori,  hanya 𝑃(𝑋 | 𝐶 𝑖 ) . 𝑃(𝐶 𝑖 ) yang  perlu dimaskimalkan.  Jika  class  prior  probability  tidak  diketahui,  maka  akan  diasumsikan  sama  dengang hasil dari kategori-kategori yang lain seperti 𝑃(𝐶 1 ) = 𝑃(𝐶 2 ) = ⋯ 𝑃(𝐶 𝑚 ) dan oleh karena itu kita akan memaksimalkan 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 ) , 𝑃(𝐶 𝑖 ) .  Perlu  dicatat  bahwa  class  prior  probability  mungkin  diperkirakan
83,9 84,3 84,8 84,8 85,2 87,8 89,7 89,7 88,9 87,3 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 PNN-1 PNN-2 PNN-3 PNN-4
PNN-5 PNN-6 PNN-7 PNN-8 PNN-9 PNN-10 Akurasi PNN
dengan  perhitungan 𝑃(𝐶 𝑖 ) = 𝑠 𝑖 dimana 𝑠 𝑖 adalah  jumlah  dari  data  training s dari  kategori 𝐶 𝑖 dan s adalah jumlah total data training.
4. Diberikan  data  dengan  banyak  atribut,  ini  akan  menjadi  komputasi  yang  kompleks  untuk mengomputasi 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 ) . Untuk mengurangi komputasi pada saat mengevaluasi 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 ) , maka dapat dihitung menggunakan persamaan 5.
Dari  prosedur  an  proses  yang  dilakukan,  maka  didapatlah  hasil  klasifikasi  mengguanakan  algoritma NBC yang ditunjukkan pada table 7.
Tabel 7. Hasil Klasifikasi dengan PNN
NO_DATA JML_ANAK_SD JML_ANAK_SMP JML_BUMIL JML_BALITA KELAS IG-1295 1 0 0 1 3 IG-1296 1 0 0 1 3 IG-1297 2 0 0 0 4 IG-1298 2 1 1 1 4 IG-1299 1 0 0 1 3 IG-1300 3 1 0 1 5 IG-1301 1 1 0 1 5 IG-1302 0 0 0 1 2 IG-1303 1 1 0 1 5 IG-1304 2 0 0 2 4
Tabel  7  menunjukan  hasil  dari  klasifikasi  menggunakan  algoritma  NBC  diperoleh  hasil  dari pengklasifikasian  yang  berbeda  dari  algoritma  KNN  dan  PNN.  Hasil  dari  10  percobaan  dengan  NBC diperoleh akurasi terbaik adalah 93,2% pada percobaan ke 9 dengan detail hasil percobaan ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Percobaan Algoritma KNN

## 3.5. Perbandingan Keakuratan
Perbandingan keakuratan dari evaluasi algoerima KNN, PNN dan NBC mengacu kepada hasil akurasi tertingi, secara umum dapat dilihat pada gambar 5.
90,8 90,8 90,8 90,8 91,3 91,7 92,9 92,9 93,2 93,2 89,5 90 90,5 91 91,5 92 92,5 93 93,5 NBC-1 NBC-2 NBC-3 NBC-4 NBC-5 NBC-6 NBC-7 NBC-8 NBC-9 NBC-10 Akurasi NBC 82,3 89,7 93,2 75 80 85 90 95 KNN PNN NBC Akurasi
Dari  hasil  pengklasifikasian menggunakan  3  algoritma dapat  disimpulkan bahwa  algoritma  terbaik dari  sisi  akurasi  adalah  NBC  dibandingkan  metode  KNN  dan  PNN  untuk  kasus  klasifikasi  PKH  Kota Pekanbaru.  Untuk  selanjutnya  pengambilan  keputusan  diambil  berdasarkan  hasil  rekomendasi  algoritma terbaik yaitu NBC dalam penentuan penerima bantuan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pembahasan  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwasannya  pemilihan metode  terbaik  adalah  yang  mempunyai  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi.  Algoritma  NBC  memiliki  hasil akurasi  yang  paling  tinggi  dengan  presentase  93,2%,  dibandingkan  algoritma  yang  lain  yaitu  KNN  dengan akurasi  82,3%  dan  algoritma  PNN  dengan  akurasi  89,7%.  Dengan  demikian  untuk  kasus  pengklasifikasian PKH  kota  Pekanbaru  algoritma  NBC  merupakan  algoritma  yang  paling  tepat  untuk  dijadikan  pemodelan dalam pengambilan keputusan.

## REFERENCES
[1] M.  F.  Dakhilullah,  “Pengaruh  Upah  Minimum  Dan  Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  di  Pulau Jawa Sebelum dan Selama Pandemi,” J.  Ilmu  Manajemen, Ekon.  dan  Kewirausahaan , vol.  1,  no.  1, pp. 60–75, 2023.
[2] M.  Irawati  and  M.  A.  I.  Pakereng,  “Analisis  Pengaruh  Jumlah  Pengangguran  Terhadap  Jumlah Kemiskinan Menggunakan Metode Regresi Linier (Studi Kasus: Kota Salatiga),” J. EMT KITA , vol. 7, no. 2 SE-Articles, pp. 401–408, Apr. 2023, doi: 10.35870/emt.v7i2.1013.
[3] I. P. F. Rorong, “Jurnal Pembangunan Ekonomi dan Keuangan Daerah Vol 23. No 4 (2022),” vol. 23, no. 4, pp. 398–415, 2022.
[4] D.  I.  Kelurahan,  P.  Kecamatan,  and  B.  Utara,  “Journal  I  La  Galigo :  Public  Administration  Journal PEMBERDAYAAN  DAN  PENINGKATAN  PROGRAM  KELUARGA  HARAPAN  Journal  I  La Galigo : Public Administration Journal,” vol. 6, no. April, pp. 40–49, 2023.
[5] R. A. U. K. Umbu, Yoyok Seby Dwanoko, and Hari Lugis Purwanto, “Sistem Rekomendasi Penerima Bantuan PKH Dengan  Metode Smart Guna Mendukung Keputusan Pemerintah Desa,” RAINSTEK  J. Terap. Sains Teknol. , vol. 4, no. 3 SE-Articles, pp. 182–191, Sep. 2022, doi: 10.21067/jtst.v4i3.7818.
[6] I.  A.  Sobari  and  R.  A.  Zuama,  “Pendeketan  Machine  Learning  dalam  Memprediksi  Keluarga Penerima Program PKH,” vol. 9, no. 1, pp. 61–64, 2023, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[7] S. Latare, R. Harold, S. Bumulo, and A. Ali, “Dampak Program Keluarga Harapan dalam Pengentasan Kemiskinan di Desa Bangga Kecamatan Paguyaman Pantai The Impact of the Family Hope Program in  Poverty  Alleviation  in  Bangga  Village  ,  Paguyaman  Pantai  District,”  vol.  01,  no.  01,  pp.  10–19, 2023.
[8] M.  M.  Mustain  and  H.  Purnomo,  “Keefektifan  Program  Keluarga  Harapan  Dalam  Mewujudkan Kesejahteraan Keluarga Penerirma Manfaat,” vol. 2021, pp. 85–92, 2022.
[9] I. Colanus, R. Drajana, and M. H. Botutihe, “Perbandingan Metode Forecasting K-NN , NN dan SVM Untuk  Peramalan  Jumlah  Produksi  Coconut  Oil  sehingga  diperlukan  prediksi  .  Produksi  minyak kelapa yang terjadi”.
[10] M.  M.  Alfitri  and  D.  Rusda,  “Evaluasi  Performa  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Mengklasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai,” vol. 7, pp. 1433–1445, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6151.
[11] E. F. Lubis, E. Zubaidah, P. Jumlah, K. Pekanbaru, T. Jumlah, and P. Miskin, “Efektivitas Program Keluarga  Harapan  Dalam  Penanggulangan  Kemiskinan  Abstrak  jumlah  penduduk  268  juta  jiwa  dan terbagi dalam 34 provinsi . Dengan jumlah Sumber : Badan Pusat Statistik Kota Pekanbaru Dari tabel 1 . 1 diatas terlihat bahwa jumlah penduduk miskin terbanyak terletak dilaksanakannya program PKH dan  juga  dikarenakan  bahwa  Kecamatan  Tenayan  Raya  akan  dibangun  sebagai  pusat  pemerintahan Kota  Pekanbaru  dengan  dibangunnya  kantor  walikota  yang  baru  .  Berdasarkan  Peraturan  Menteri Sosial Nomor 1 Tahun,” vol. 9, no. 2, pp. 88–99, 2020.
[12] I.  Muslim,  K.  Karo,  A.  Tsany,  R.  Dzaky,  and  M.  A.  Saputra,  “Comparative  Analysis  of  K-Nearest Neighbor  and  Modified  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  for  Financial  Well-Being  Data Classification,” J. Comput. , vol. 6, no. 3, pp. 25–34, 2021, doi: 10.34818/indojc.2021.6.3.593.
[13] B.  H.  Agtira,  H.  H.  Handayani,  and  A.  F.  N.  Masruriyah,  “Perbandingan  Algoritma  NBC  dan Decision  Tree  pada  Sentimen  Analisis  Mengenai  Vaksinasi  Covid-19  Di  Indonesia,” Remik ,  vol.  7, no. 1, pp. 704–712, 2023, doi: 10.33395/remik.v7i1.12151.
[14] Y. Sari, M. Alkaff, and M. Arif Rahman, “Identifikasi Penyakit Tanaman Ubi Kayu Berdasarkan Citra Daun  Menggunakan  Metode  Probabilistic  Neural  Network  (PNN),” J.  Komtika  (Komputasi  dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.4605.
[15] H. Gunawan and V. Purwayoga, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui  Potensi  Penyebaran  Virus  Corona  Di  Kota  Cirebon,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1316.
[16] S. Amjad, M. Younas, M. Anwar, Q. Shaheen, M. Shiraz, and A. Gani, “Data Mining Techniques to
Analyze  the  Impact  of  Social  Media  on  Academic  Performance  of  High  School  Students,” Wirel. Commun. Mob. Comput. , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/9299115.
[17] S. P. Dewi, N. Nurwati, and E. Rahayu, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 639–648, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[18] D.  T.  Nugrahadi,  T.  Mulyani,  and  ...,  “Efek  Transformasi  Wavelet  Diskrit  Pada  Klasifikasi  Aritmia Dari Data Elektrokardiogram Menggunakan Machine Learning,” J. Media … , vol. 7, pp. 13–21, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.4859.
[19] S.  Deng,  L.  Wang,  S.  Guan, M.  Li,  and L.  Wang,  “Non-parametric  Nearest  Neighbor Classification Based  on  Global  Variance  Difference,” Int.  J.  Comput.  Intell.  Syst. ,  vol.  16,  no.  1,  2023,  doi: 10.1007/s44196-023-00200-1.
[20] A.  P.  Silalahi  and  H.  G.  Simanullang,  “Supervised  Learning  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Prediksi Diabetes Pada Wanita,” METHOMIKA J. Manaj. Inform. dan Komputerisasi Akunt. , vol. 7, no. 1, pp. 144–149, 2023, doi: 10.46880/jmika.vol7no1.pp144-149.
[21] M.  Afdal  and  L.  Waroka,  “Shopee  Application  Review  Classification  Using  Probabilistic  Neural Network  Algorithm  And  K-Nearest  Neighbor  Klasifikasi  Ulasan  Aplikasi  Shopee  Menggunakan Algoritma  Probabilistic  Neural  Network  Dan  K-Nearest  Neighbor,” IJIRSE  (Indonesian  J.  Inform. Res. Softw. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 49–58, 2022.
[22] A.  H.  Utomo,  M.  A.  Gumilang,  and  A.  Ahmad,  “Agricultural  Commodity  Sales  Recommendation System  for  Farmers  Based  on  Geographic  Information  Systems  and  Price  Forecasting  Using Probabilistic Neural Network Algorithm,” IOP Conf. Ser. Earth Environ.  Sci. , vol. 980, no. 1, 2022, doi: 10.1088/1755-1315/980/1/012061.
[23] X.  Huang et  al. ,  “A  Gray  Wolf  Optimization-Based  Improved  Probabilistic  Neural  Network Algorithm for Surrounding Rock Squeezing Classification in Tunnel Engineering,” Front. Earth Sci. , vol. 10, no. February, pp. 1–9, 2022, doi: 10.3389/feart.2022.857463.
[24] S.  A.  Putri  and  M.  Mustakim,  “Dimensional  Data  Unsupervised  Learning  Using  an  Analytic Hierarchy  Process  in  Determining  Attributes  in  the  Classification  Algorithm,” Build.  Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 235–240, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1752.
[25] N.  Aini et  al. ,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Memprediksi  Penjualan  Lampu  Pada Toko Satria,” J. Soc. Sci. Res. , vol. 3, pp. 9373–9387, 2023.
[26] M. S. Syarah, M. Wati, and N. Puspitasari, “Klasifikasi Penderita ISPA Menggunakan Metode Naive Bayes  Classifier,” Innov.  Res.  Informatics ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  11–20,  2022,  doi: 10.37058/innovatics.v4i1.4427.
[27] N. D. Rumlaklak, A. Fanggidae, and Y. T. Polly, “Klasifikasi Penentuan Status Zona di Kota Kupang Menggunakan Aalgoritma Naive Bayes Classifier,” J. Komput. dan Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 24–30, 2022, doi: 10.35508/jicon.v10i1.6458.